Statistiques à deux variables

Chapitre 2 Statistiques à deux variables Sommaire 2.1 Activité.......................................................... 31 2.2 Bilan et compléments................................................. 32 2.2.1 Nuage de points, point moyen......................................... 32 2.2.2 Droite de régression par la méthode des moindres carrés......................... 32 2.3 Exercices......................................................... 33 2.1 Activité ACTIVITÉ 2.1 Délit d initié d après Yallouz Arie. La petite histoire racontée ci-dessous n a bien sûr rien à voir avec des faits réels. Un financier assure lors d un procès intenté contre lui sous le motif de «délit d initié», avoir basé ses achats d actions d une grande entreprise sur les données publiques résumées dans le tableau ci-dessous, donnant pour onze trimestres consécutifs un indicateur des ventes et un indicateur de la valeur de ses actions en bourse. Trimestre i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Vente 100 95 67 80 87 55 70 90 82 50 90 Cours 85 77 74 62 67 69 56 63 71 68 54 1. Représenter graphiquement l évolution du cours des actions en fonction de l indicateur des ventes. Cette représentation graphique permet-elle d anticiper le cours de l action? 2. Au cours du procès l avocat du financier présente un graphique où l on regarde comment évolue l indicateur du cours boursier en fonction de l indicateur de vente du trimestre précédent. a Représenter graphiquement l évolution du cours des actions en fonction de la vente au trimestre précédent. b Quelle est la forme du nuage de points obtenu? c On appelle A le point ayant la plus petite abscisse parmi les points du nuage et B celui ayant la plus grande abscisse. Tracer la droite AB. Passe-t-elle suffisamment proche du nuage pour pouvoir prédire les évolutions du cours des actions? Donner une équation de la droite AB de la forme y = mx+ p on arrondira les coefficients au centième. d N 1 désigne le nuage correspondant aux cinq premiers points et N 2 celui correspondant aux cinq derniers points. Calculer les coordonnées du point moyen G 1 du nuage N 1 et celles du point moyen G 2 du nuage N 2. Tracer la droite G 1 G 2. Passe-t-elle suffisamment proche du nuage pour pouvoir prédire les évolutions du cours des actions? Donner une équation de la droite G 1 G 2 de la forme y = ax+ bon arrondira les coefficients au centième. Vérifier que cette droite passe par le point moyen G du nuage de points. 3. Le financier assure avoir basé sa prévision du cours de bourse à l aide d une droite d équation : y = 0,44x+31,86. L objet de cette question est de comparer les trois types d ajustement. 31

2.2 Bilan et compléments Terminale ES a On ajuste les points M i d un nuage par une droite D d équation y = ax+ b, on note δ i l écart entre le point M i du nuage et le point M de même abscisse x i appartenant à la droite. Ainsi δ i = y i y = y i ax i + b voir figure ci-contre. y i y δ i M i M Compléter le tableau 2.1 de la présente page. x i N [ b La somme yi ax i + b ] 2 est appelée somme des résidus quadratiques en y. Comparer les deux sommes. Que remarquez-vous? TABLE 2.1 Comparaison des ajustements x i vente au y i cours au Avec [ la droite AB trimestre i trimestre i + 1 yi mx i + p ] 2 Avec [ la droite G 1 G 2 yi ax i + b ] 2 100 77 95 74 67 62 80 67 87 69 55 56 70 63 90 71 82 68 50 54 Somme Avec la droite [ yi 0,44x i + 31,86 ] 2 2.2 Bilan et compléments 2.2.1 Nuage de points, point moyen On suppose que, suite à une étude, on s intéresse à deux variables numériques discrètes sur une population. À chaque individu de cette population on associe ainsi un couple x i ; y i, où xi est la valeur de la première variable et y i la valeur de la seconde. L ensemble des couples forme une série satistique double à deux variables, notée simplement x i ; y i. Si la première variable est le temps, on parle de série chronologique. Définition 2.1. Soit x i ; y i une série satistique à deux variables. L ensemble des points M i est appelé le nuage de points de la série. Le point moyen de ce nuage est le point G x ; y où x est la moyenne des x i et y la moyenne des y i. On appelle droite de régression, ou ajustement affine, toute droite conçue pour passer au plus près des points du nuage. Remarque. Un ajustement affine n a de sens que si les points sont presque alignés si le nuage a une forme allongée régulière. Il existe d autres types d ajustements quand le nuage de point n a pas cette allure et nous en verrons quelques uns en exercice. 2.2.2 Droite de régression par la méthode des moindres carrés La distance d un point M i à une droite d équation y = ax+b étant celle entre le point Mi et le point de la droite d abscisse x i et S la somme des carrés de ces distances, on admet qu il existe une droite pour laquelle S est minimale : Propriété 2.1. La droite de régression de y en x par la méthode des moindres carrés est la droite : passant par le point moyen G x ; y ; covx ; y de coefficient directeur : a= où : V x N V x= 1 N xi x 2 N est la variance des xi covx ; y= 1 N xi x y i y est la covariance de x et y. L équation réduite de cette droite de régression est alors y = ax x + y. 32 http ://perpendiculaires.free.fr/

Terminale ES 2.3 Exercices On l admettra. Remarques. La calculatrice permet d obtenir directement les coefficients de la droite de régression de y en x par la méthode des moindres carrés, ce qui évite les longs calculs voir le tableau 2.2 de la présente page. La droite de régression de y en x n est pas la même que la droite de régression de x en y. La première minimise la somme des carrés des distances «verticales», la seconde la somme des carrés des distances «horizontales». TABLE 2.2 Utilisation de la calculatrice On peut retrouver tous ces paramètres statistiques en utilisant les listes d une calculatrice. Effacer les anciennes données Entrer les nouvelles données. On entre les valeurs des x i dans la première colonne L1 ou list 1 et les valeurs des y i dans la deuxième colonne L2 ou list 2 ; TI-82 Casio Graph 25 Sélectionner le menu STAT STAT F6 4 : ClrList 4 2 nd DEL-A F4 L1 YES F1, 2 nd L2 DEL-A F4 ENTER YES F1 STAT 1 : Edit ENTER A l écran : L1 L2 L3 30 12 40 19 50 24 60 30...... A l écran List 1 List 2 List 3 1 30 12 2 40 19 3 50 24 4 60 30......... Calculer les paramètres statistiques CALC 4 : Linreg ax+ b ENTER A l écran : Linreg ax + b y = ax+ b a= b= r = CALC F2 REG F3 X F1 A l écran : Linreg a= b= r = r 2 = y = ax+ b 2.3 Exercices Tous les résultats seront arrondis à 10 3. EXERCICE 2.1. Le tableau suivant recense, par clinique, le nombre de postes de personnel non médical en fonction du nombre de lits de la clinique : Clinique C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 C 10 C 11 Nombre de lits X 122 177 77 135 109 88 185 128 120 146 100 Nombre de postes Y 205 249 114 178 127 122 242 170 164 188 172 1. Construire le nuage de points M i correspondant à cette série unités graphiques : en abscisse 1 cm pour 10 lits ; en ordonnée 1 cm pour 20 postes. D après l allure du nuage, un ajustement affine est-il justifé? 2. Calculer les coordonnées du point moyen G du nuage et le placer sur le graphique. 3. a Sans utiliser les fonctions statistiques de votre calculatrice, mais en vous aidant éventuellement du tableau 2.3 page suivante ou d un tableur : David ROBERT 33

2.3 Exercices Terminale ES TABLE 2.3 Tableau pour la question3a Somme Moyenne x i y i X i = x i x Y i = y i y Y i X i 122 205 X 2 i 177 249 77 114 135 178 109 127 88 122 185 242 128 170 120 164 146 188 100 172 i. Déterminer V x= 1 N N xi x 2 ii. Déterminer covx ; y= 1 N N xi x y i y iii. En déduire le coefficient directeur de la droite de régression D de y en x par la méthode des moindres carrés puis son équation. Tracer D sur le graphique. b On dit que la droite de régression obtenue par la méthode des moindres carrés est très sensible aux valeurs extrêmes ou aberrantes. Faites une expérience pour illustrer cette affirmation en changeant l une des données on pourra pour cette question utiliser les fonctions statistiques de la calculatrice. 4. Une clinique possède 25 lits. En utilisant les résultats de la question 3a, à combien peut-on estimer, par le calcul, le nombre de postes de personnel non médical? Illustrer votre réponse sur le graphique. EXERCICE 2.2. La tableau suivant donne le PNB en par habitant ainsi que le nombre d hôpitaux pour 1 million d habitants dans quelques pays européens : Pays P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 X = PNB en par habitant 5 100 7 800 11 200 15 800 20 100 22 500 26 200 28 900 Y = nombre d hôpitaux par million d habitants 620 1 080 1 550 2 100 3 000 3 250 3 800 4 200 1. Représenter le nuage de points associé à la série statistique X ; Y unités graphiques : en abscisse 1 cm pour 1 000 ; en ordonnée 1 cm pour 200 hôpitaux ; on prendra pour origine le point 5 000 ; 600. D après l allure du nuage un ajustement affine est-il justifié? 2. Déterminer les coordonnées du point moyen G de ce nuage de points. Placer G sur le graphique. 3. Droite de MAYER Dans cette question, on considère deux sous-nuages : celui constitué des points correspondants aux pays P 1, P 2, P 3 et P 4 et celui constitué des points P 5, P 6, P 7 et P 8. a Calculer les coordonnées des points moyens G 1 et G 2 des deux sous-nuages. Placer G 1 et G 2 sur le graphique. b Démontrer qu une équation de la droite G 1 G 2, où les coefficients sont arrondis à 10 2, est : y = 0,15x 199. La représenter sur le graphique. c Compléter le tableau suivant : X 5 100 7 800 11 200 15 800 20 100 22 500 26 200 28 900 Y 620 1 080 1 550 2 100 3 000 3 250 3 800 4 200 0,15X 199 Y 0,15X 199 [Y 0,15X 199] 2 En déduire la somme des résidus quadratiques S associée à la droite de MAYER. 4. Par les moindres carrés Déterminer une équation de la droite de régression D de y en x par la méthode des moindres carrés. La représenter sur le graphique. 34 http ://perpendiculaires.free.fr/

Terminale ES 2.3 Exercices 5. La somme des résidus quadratiques S associée à D est S 35482,50. Laquelle des deux droites réalise-t-elle le meilleur ajustement affine? 6. Estimations À l aide de l équation de D et en détaillant les calculs répondre aux questions suivantes : a Un pays a un PNB de 23 400 par habitant. Quelle estimation peut-on faire du nombre d hôpitaux par million d habitants dans ce pays? Arrondir à l unité b Un pays a 3 500 hôpitaux par million d habitants. À combien peut-on estimer son PNB en par habitant? Arrondir à l unité EXERCICE 2.3. Un hypermarché dispose de 20 caisses. Le tableau ci-dessous donne le temps moyen d attente à une caisse en fonction du nombre de caisses ouvertes : Nombre de caisses ouvertes X 3 4 5 6 8 10 12 Temps moyen d attente en minutes y 16 12 9,6 7,9 6 4,7 4 1. Construire le nuage de points M i correspondant à cette série statistique. Unités graphiques : en abscisse 1 cm pour une caisse ouverte ; en ordonnée 1 cm pour une minute d attente. 2. Calculer les coordonnées du point moyen G du nuage et le placer sur le graphique. 3. Un ajustement affine a Déterminer l équation de la droite de régression D de y en x par la méthode des moindres carrés. La représenter sur le graphique. b Estimer, à l aide d un calcul utilisant l équation de D : i. le nombre de caisses à ouvrir pour que le temps moyen d attente à une caisse soit de 5 minutes ; ii. le temps moyen d attente à la caisse lorsque 15 caisses sont ouvertes. Pensez-vous dans ce cas que l ajustement affine soit fiable? 4. Un ajustement non affine On considère la fonction f définie sur ]0;+ [ par : f X = λ et C sa représentation graphique. X a Déterminer λ de façon à avoir : f 3=16. b Tracer alors C dans le repère utilisé pour le nuage. c Estimer à l aide d un calcul utilisant la fonction f : i. le nombre de caisses à ouvrir pour que le temps moyen d attente à une caisse soit de 5 min ; ii. le temps moyen d attente à la caisse lorsque 15 caisses sont ouvertes. EXERCICE 2.4. Lors d une période de sécheresse, un agriculteur relève la quantité totale d eau en m 3 utilisée par son exploitation depuis le premier jour et donne les résultats suivants : Nombre de jours écoulés : x i 1 3 5 8 10 Volume utilisé en m 3 : y i 2,25 4,3 8 17,5 27 1. Représenter la série statistique x i ; y i. Unités graphiques : abscisse 1 cm pour un jour ; ordonnée 0,5 cm pour un m 3. 2. Donnez l équation de la droite des moindres carrés sous la forme y = mx+ p où m et p sont les coefficients arrondis à 10 2. La représenter sur le graphique. 3. Le nuage de points permet d envisager un ajustement par une parabole P qui passe par les points A 1; 2,25 et B 10; 27, et qui a pour équation y = ax 2 + b où a et b sont des réels. Déterminer a et b et donnez l équation de la parabole P. La représenter sur le graphique. 4. Dans cette question, on compare les deux ajustements à l aide du tableau suivant : x i 1 3 5 8 10 y i 2,25 4,3 8 17,5 27 y i mx i + p 2,54 0,91 2,71 y i ax 2 i + b 0 0,05 0,25 Les sommes des deux dernières lignes évaluent, pour chaque ajustement, la somme des écarts entre les ordonnées des points du nuage et les ordonnées des points de même abscisse de l ajustement. Donnez les arrondis à 10 1 des deux totaux. Déduisez l ajustement qui paraît le mieux adapté. David ROBERT 35

2.3 Exercices Terminale ES EXERCICE 2.5. Une étude fictive faite en France sur le taux d équipement des ménages en automobile et l âge des femmes lors de leur premier mariage donne les résultats suivants : années 1 979 1 981 1 984 1 986 1 990 1 991 1 992 1 979 1 993 1 994 1 995 taux x i 68,6 70 72,9 73,4 74,6 76,5 76,8 77 78 79,5 79 âge y i 22,9 23,1 23,9 24,5 25 25,6 25,8 26,1 26,4 26,7 26,9 1. Représenter la série statistique. Unités graphiques : abscisse 1 cm pour 1 % origine à 66 ; ordonnée 1 cm pour 1 an origine à 22 L allure du nuage semble-t-il justifier un ajustement affine? 2. Calculer les coordonnées du point moyen G du nuage puis déterminer l équation réduite de la droite de regression de y en x par la méthode des moindres carrés. 3. Suivant cet ajustement affine, quel serait l âge au premier mariage pour un taux de 90 %? Ce calcul a-t-il un sens? 4. Peut-on en déduire qu il y a un lien entre le taux d équipement des ménages en automobile et l âge du premier mariage? Comment expliquer la corrélation entre ces deux grandeurs? EXERCICE 2.6. Au cours d une séance d essais, un pilote automobile doit, quand il reçoit un signal sonore dans son casque, arrêter le plus rapidement possible son véhicule. Au moment du top sonore, on mesure v i en km/h de l automobile, puis la distance d i en m nécessaire pour arrêter le véhicule. Pour sept expériences, on a obtenu les résultats suivants : vitesse v i 20 43 62 80 98 115 130 distance d arrêt d i 3,5 20,5 35,9 67,8 101,2 135,8 168,5 1. Dans le premier repère fourni sur la figure 2.1 page suivante, représenter le nuage de points de coordonnées v i ; d i. Un ajustement affine semble-t-il pertinent? Argumenter. 2. On pose y i = d i. a Reproduire et compléter le tableau suivant on arrondira les résultats au centième : v i 20 43 62 80 98 115 130 y i b Dans le second repère fourni sur la figure 2.1 page ci-contre, construire le nuage des points de coordonnées v i ; y i associé à cette nouvelle série double avec pour unités. La forme du nuage permet-elle d envisager un ajustement affine? Argumenter. c Donner l équation de la droite de régression de y en v obtenue par la méthode des moindres carrés on arrondira les coefficients au millième et la tracer. d À l aide de cette équation estimer arrondis au centième : la vitesse v d un véhicule lorsque sa distance d arrêt est de 180 m ; la distance d arrêt d de ce véhicule s il roule à 150 km/h. e Le manuel du code de la route donne, pour calculer la distance d arrêt en m, la méthode suivante : «Prendre le carré de la vitesse exprimée en dizaines de km/h». Comparer les résultat obtenus au 2d à ceux que l on obtiendrait avec cette méthode. 36 http ://perpendiculaires.free.fr/

Terminale ES 2.3 Exercices 190 180 170 160 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 d i y i FIGURE 2.1 Repères de l exercice 2.6 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 v i v i David ROBERT 37

2.3 Exercices Terminale ES EXERCICE 2.7. La société MERCURE vend des machines agricoles. Suite à une restructuration en 1 998, elle a pu relancer sa production et ses bénéfices annuels ont évolué comme indiqué dans le tableau suivant : Année 1 999 2 000 2 001 2 002 2 003 2 004 Rang de l année x i 0 1 2 3 4 5 Bénéfice en milliers d euros y i 64 75 100 113 125 127 1. a Représenter le nuage de points associé à la série statistique x i ; y i dans un repère orthogonal. Les unités graphiques seront 2 cm pour une unité sur l axe des abscisses et 1 cm pour 10 unités sur l axe des ordonnées. b Calculer les coordonnées du point moyen G du nuage arrondir au dixième. Placer le point G dans le repère. 2. En première approximation, on envisage de représenter le bénéfice y comme une fonction affine du rang x de l année. a Donner une équation de la droite d ajustement D obtenue par la méthode des moindres carrés arrondir les coefficients au centième. b Tracer cette droite D dans le repère. c Quelle prévision ferait-on pour le bénéfice en 2 005 avec cette approximation? 3. En observant le nuage de points, on envisage un deuxième modèle d ajustement donné par y = f x avec f x= 2x 2 + 23x+ 63. a Étudier les variations de la fonction f sur l intervalle [0; 6]. b Tracer la courbe représentative C f de la fonction f dans le repère de la question 1. c Quelle prévision ferait-on pour le bénéfice en 2 005 avec ce deuxième modèle d ajustement? 4. En réalité, le bénéfice en 2 005 est en hausse de 0,9 % par rapport à celui de 2 004. Des deux ajustements envisagés dans les questions précédentes, quel est celui qui donnait la meilleure prévision pour le bénéfice en 2005? Justifier la réponse. 38 http ://perpendiculaires.free.fr/